論文の概要: Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11329v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 21:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 17:39:54.724670
• Title: Iterative Qubits Management for Quantum Index Searching in a Hybrid System
• Title（参考訳）: ハイブリッドシステムにおける量子インデックス探索のための反復量子ビット管理
• Authors: Wenrui Mu, Ying Mao, Long Cheng, Qingle Wang, Weiwen Jiang, Pin-Yu Chen
• Abstract要約: IQuCSは、量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス検索とカウントを目的としている。 我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。 その結果、量子ビットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.39703478198019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in quantum computing systems attract tremendous attention. Commercial companies, such as IBM, Amazon, and IonQ, have started to provide access to noisy intermediate-scale quantum computers. Researchers and entrepreneurs attempt to deploy their applications that aim to achieve a quantum speedup. Grover's algorithm and quantum phase estimation are the foundations of many applications with the potential for such a speedup. While these algorithms, in theory, obtain marvelous performance, deploying them on existing quantum devices is a challenging task. For example, quantum phase estimation requires extra qubits and a large number of controlled operations, which are impractical due to low-qubit and noisy hardware. To fully utilize the limited onboard qubits, we propose IQuCS, which aims at index searching and counting in a quantum-classical hybrid system. IQuCS is based on Grover's algorithm. From the problem size perspective, it analyzes results and tries to filter out unlikely data points iteratively. A reduced data set is fed to the quantum computer in the next iteration. With a reduction in the problem size, IQuCS requires fewer qubits iteratively, which provides the potential for a shared computing environment. We implement IQuCS with Qiskit and conduct intensive experiments. The results demonstrate that it reduces qubits consumption by up to 66.2%.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングシステムの最近の進歩は大きな注目を集めている。 IBM、Amazon、IonQといった商用企業は、ノイズの多い中間スケールの量子コンピュータへのアクセスを提供し始めている。 研究者や起業家は、量子スピードアップを達成するためにアプリケーションをデプロイしようと試みる。 グローバーのアルゴリズムと量子位相推定は、そのようなスピードアップの可能性を持つ多くのアプリケーションの基盤である。 これらのアルゴリズムは理論的には素晴らしい性能を得られるが、既存の量子デバイスにそれらをデプロイすることは難しい課題である。 例えば、量子位相推定には余分な量子ビットと多数の制御された演算が必要であるが、これは低量子ビットでノイズの多いハードウェアのため実用的ではない。 そこで本研究では,量子古典ハイブリッドシステムにおけるインデックス探索と計数を目的とした iqucs を提案する。 IQuCSはGroverのアルゴリズムに基づいている。 問題のサイズの観点からは、結果を分析し、不可能なデータポイントを反復的にフィルタリングしようとする。 削減されたデータセットは次のイテレーションで量子コンピュータに供給される。 問題サイズの削減により、IQuCSは反復的にキュービットを減らし、共有コンピューティング環境の可能性を秘めている。 我々はQiskitでIQuCSを実装し、集中的な実験を行う。 その結果、キュービットの消費を最大66.2%削減できることが示されている。

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